แม้แต่อาชีพ ‘นักกฎหมาย’ ก็ยังเสี่ยงต่อการถูก AI และระบบ Automation เข้ามาแย่งงาน!
นี่คือคำกล่าวที่บอกเราว่า แม้แต่สายงานที่เคยดูมั่นคง ภูมิฐาน และมีรายได้แน่นอนก็เสี่ยงต่อการถูก Disrupt ได้เหมือนกัน
จริงๆ แล้วความกังวลที่ว่าแรงงานมนุษย์เสี่ยงตกงาน เพราะถูกปัญญาประดิษฐ์แทนที่ดูจะไม่ใช่เรื่องที่ใหม่เสียทีเดียว เพราะอย่างที่เราทราบกัน หลายอาชีพในสายพานการผลิตวันนี้ก็เริ่มมีเพื่อนร่วมงานเป็นจักรกลอัตโนมัติกันแล้ว
ถ้าอย่างนั้นมนุษย์และคนทำงานทั่วไปอย่างเราควรจะต้องปรับตัวและเปลี่ยนวิธีการทำงานเพื่อตั้งรับความเปลี่ยนแปลงที่จะเกิดขึ้นในอนาคตอย่างไร
THE STANDARD สรุปประเด็นที่น่าสนใจจากช่วง ‘People Transforming in Digital Era’ โดย รวิศ หาญอุตสาหะ ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร บริษัท ศรีจันทร์สหโอสถ จำกัด ในงาน Krungsri Business Forum 2019: Platform Economy The New Business Revolution
Hard Skill สำคัญน้อยลง Soft Skill คืออนาคต!
รวิศเริ่มต้นด้วยการชี้ให้เห็นว่าทักษะของคนทำงานแบบ ‘Hard Skill’ ที่ต้องสอบเพื่อวัดผล และ ‘เคย’ สำคัญในอดีต ปัจจุบันเริ่มมีอายุที่สั้นลงแล้ว ตัวอย่างเช่น การพิมพ์เร็วแบบนับจำนวนคำต่อนาที
หรือแม้แต่อาชีพอย่าง Data Analyst นักวิเคราะห์ข้อมูล ถึงจะเป็นตำแหน่งงานยอดนิยมในโลกยุคนี้ แต่ถ้ามีแค่ Hard Skill เก่งข้อมูลมากๆ แต่เล่าไม่เป็น สื่อสารไม่ได้ ขาด Soft Skill ก็ไม่มีประโยชน์อีกต่อไป
ทักษะที่จำเป็นในวันนี้จึงกลายเป็น Soft Skill หรือ Human Skill เน้นหนักไปที่ความสามารถในการเข้าใจ-จัดการคน ความคิดสร้างสรรค์ และที่สำคัญต้องสื่อสารกับผู้คนได้ดีด้วย
รายงานเรื่อง The Future of Jobs โดย World Economic Forum ที่เผยแพร่ในปี 2018 ระบุว่า ภูมิทัศน์ของตลาดงานในปี 2022 กำลังจะเกิดความเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ โดยจะมีงานที่หายไปมากกว่า 75 ล้านตำแหน่ง ในจำนวนนี้พนักงานป้อนข้อมูลเข้าระบบ, พนักงานบัญชี และเลขาผู้บริหาร คือรายชื่ออาชีพที่เข้าข่ายสุ่มเสี่ยงในลำดับต้นๆ
ข่าวดีก็คือ ในขณะเดียวกันก็จะมีอาชีพและตำแหน่งงานใหม่ๆ เกิดขึ้นมามากถึง 133 ล้านตำแหน่ง โดยนักวิเคราะห์ข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist) ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI และ Machine Learning ตลอดจนผู้จัดการทั่วไปและผู้จัดการฝ่ายปฏิบัติการ คือวิชาชีพยอดนิยมที่จะกลายเป็นที่ต้องการในอีก 3 ปีข้างหน้า
ที่น่าตกใจก็คือ ‘นักกฎหมาย’ ที่ต้องทำงานจำพวกการป้อนข้อมูลต่างๆ เข้าระบบและถูกจัดอยู่ในกลุ่ม White-Collar (พนักงานออฟฟิศ) กลับเสี่ยงจะตกงานและถูก AI หรือหุ่นยนต์แทนที่มากกว่าอาชีพในกลุ่ม Blue-Collar หรือแรงงานในโรงงานเสียอีก เนื่องจากงานส่วนใหญ่เป็นงานประเภทรูทีนที่ต้องทำวนลูปซ้ำเดิมเป็นประจำ และไม่เกิดประสิทธิภาพ ซึ่งตอนนี้องค์กรด้านกฎหมายในต่างประเทศหลายแห่งก็เริ่มนำ AI เข้ามาทำงานคีย์ข้อมูลเข้าระบบแทนคนแล้ว
มนุษย์อาจจะเริ่มทำงานน้อยลงเหลือ 4 วันต่อสัปดาห์ เพราะความนิยมของหุ่นยนต์และ AI
รายงานฉบับเดิมจาก World Economic Forum บอกต่อว่า ในปี 2018 ที่ผ่านมา ‘Rate of automation’ หรืออัตราการทำงานของมนุษย์และหุ่นยนต์จะอยู่ที่ประมาณ 71% และ 29% ตามลำดับ
แต่ในอีก 4 ปีข้างหน้า อัตราการทำงานของมนุษย์และหุ่นยนต์จะเปลี่ยนเป็น 58% ต่อ 42% โดยในปี 2025 ตัวเลขทั้งหมดจะเกิดความเปลี่ยนแปลงอย่างชัดเจนสุดๆ เนื่องจากอัตราการทำงานของแรงงานคนจะเหลือเพียง 42% ที่เหลือเป็นหุ่นยนต์ทั้งหมด นั่นแสดงว่ามนุษย์อาจจะทำงานน้อยลงกว่าเดิม จากที่เราทำงานกัน 5 วันอาจจะเหลือแค่ 4 วันเท่านั้น
แถมปัจจุบันบริษัทและหลายหน่วยงานทั่วโลกก็เริ่ม Adopt เอาระบบอัตโนมัติและปัญญาประดิษฐ์มาใช้งานกันแพร่หลายมากขึ้นแล้ว ซึ่งจะส่งผลกระทบต่อเนื่องให้เกิดความเปลี่ยนแปลงแบบก้าวกระโดดในทุกๆ อุตสาหกรรมต่อจากนี้
รวิศยังได้ยกตัวอย่างภาพการ์ตูนตลกร้าย ‘50/40/30/20 Year old’ ที่บอกว่า เมื่อฝ่าย HR จะเปิดรับสมัครบุคลากรใหม่สักคน ก็มักจะมองหาคนที่มีคุณสมบัติรอบรู้เหมือนคนอายุ 50 ปี มีประสบการณ์เหมือนคนอายุ 40 ปี มีพลังงานเหมือนคนอายุ 30 ปี แต่จ้างด้วยเงินเดือนเหมือนเด็กจบใหม่อายุ 20 ปี ซึ่งในอดีตตรรกะแบบนี้แทบจะเป็นไปไม่ได้เลยด้วยซ้ำ
ตรงข้ามกับปัจจุบันที่ AI มีคุณสมบัติทั้งหมดตอบโจทย์ความต้องการของ HR ได้ทุกประการ แถมยังเรียนรู้จากการทำงาน เพิ่มพูนความฉลาดของตัวเองได้ในทุกๆ วันโดยไม่รู้จักเหน็ดเหนื่อยหรืออู้งานอีกต่างหาก
เรียนรู้ได้เร็ว + ถ่ายทอดให้คนอื่นได้ดีเท่าไรก็ยิ่ง ‘ได้เปรียบ’
World Economic Forum สรุปเอาไว้ว่า ต่อไปนี้มนุษย์เราจะต้องใช้เวลานานถึง 101 วันในการเรียนรู้เรื่องใหม่ๆ ดังนั้นทักษะที่สำคัญและจำเป็นคือความสามารถในการเรียนรู้เรื่องใหม่ๆ ได้เร็วพอๆ กับการถ่ายทอดความรู้นั้นๆ ต่อให้กับผู้อื่นได้ด้วย
กระบวนการจัดการคนในยุคใหม่จึงต้องใช้การเรียนและสอนควบคู่ไปด้วยกัน แล้วความรู้ที่คุณมีอยู่ ณ วันนี้ หากไม่เรียนหรือเปิดรับความรู้ใหม่ๆ เข้ามาก็แทบจะไม่มีประโยชน์อะไรเลย
หนึ่งในกระบวนการเรียนรู้ยอดนิยมที่สตาร์ทอัพหลายๆ แห่งมักจะใช้กันคือ
- รู้ว่าสิ่งที่จะทำคือทำอะไร (Concrete Experience) เช่น รวิศอยากทดลองเขียนนิยาย เขาจึงใช้นามปากกาทดลองเขียนงานเป็นของตัวเอง
- รับฟังฟีดแบ็กจากสิ่งที่ทำ (Reflective Observation) เช่น ส่งนิยายที่เขียนเข้าไปยังแพลตฟอร์มออนไลน์ ทดลองให้คนอ่านและรับฟังฟีดแบ็ก
- เรียนรู้หรือสรุปบทเรียนที่ได้รับจากฟีดแบ็ก (Abstract Conceptualisation) เช่น ถอดคำแนะนำหรือแนวทางแก้ไขงานจากฟีดแบ็ก หรือรีวิวนิยายที่ได้รับจากคนอ่าน
- ทดลองวางแผนหาวิธีแก้ปัญหาหรือสิ่งที่เราเรียนรู้จากการเขียนนิยาย (Active Experimentation) เช่น หาวิธีการปรับปรุงนิยายที่เขียนให้ดีขึ้นจากกระบวนการทั้งหมดแล้วส่งกลับเข้าไปในระบบออนไลน์อีกครั้ง ทำวนลูปซ้ำไปเรื่อยๆ
ซึ่งการพาตัวเองเข้าไปอยู่ในลูปแห่งการเรียนรู้ทั้ง 4 ข้อนี้ได้ถือเป็น Mindset ที่สำคัญมากๆ
สร้างนวัตกรรมให้เกิดขึ้นในองค์กร ต้องเริ่มจากสิ่งแวดล้อมที่ดี
หนึ่งในคำถามยอดฮิตที่รวิศมักจะถูกถามบ่อยๆ ในระหว่างการบรรยายคือ “จะสร้างนวัตกรรมให้เกิดขึ้นในองค์กรได้อย่างไร”
แน่นอนว่าคำตอบก็กว้างมากๆ เพราะวิธีการสร้างนวัตกรรมไม่ได้ตายตัวด้วยวิธีใดเพียงวิธีเดียว แต่วิธีที่ห้ามทำเด็ดขาดคือการที่หัวหน้าเดินเข้าไปในห้องประชุมแล้วบอกกับลูกน้องของตัวเองว่า “พวกคุณช่วยคิดนอกกรอบหน่อยสิ”
แต่หากสามารถสร้างสิ่งแวดล้อมที่เหมาะสมให้เกิดขึ้นในองค์กรได้ เอื้อให้บุคลากรได้เรียนรู้ที่จะทดลอง ลองผิดลองถูก ‘ทำผิดแล้วไม่ถูกลงโทษ’ โอกาสที่นวัตกรรมจะเกิดขึ้นก็ย่อมมีมากตามไปด้วย
เมื่อ Mindset เปลี่ยนไป วิธีการทำงานของหัวหน้าและลูกน้องก็ต้องเปลี่ยนแปลงแปลง
- จากที่ชินกับการสั่งการหรือบัญชาการ (Directive) ก็จะต้องเปลี่ยนเป็น ให้คำแนะนำหรือทดลองทำไปด้วยกัน (Instructive)
- จากเคยทำงานแบบซ้ำๆ วนไปวนมา ไม่เกิดประสิทธิภาพ (Repetitive) ก็ต้องเปลี่ยนเป็น สร้างสรรค์ (Creative)
สำคัญที่สุดคือต้องเรียนรู้ผ่านประสบการณ์การทำงานอยู่ตลอดเวลา และถ้าสามารถออกแบบแนวคิดการทำงานหรือสภาพแวดล้อมในองค์กรให้มีหน้าตาคล้ายๆ กับที่รวิศยกตัวอย่างให้เห็นภาพได้มากเท่าไร โอกาสที่นวัตกรรมจะเกิดก็ย่อมมีมากขึ้นตามไปด้วย
“บางทีถ้าเราโฟกัสให้ความสำคัญแค่เฉพาะสิ่งที่เรารู้อยู่แล้ว นวัตกรรมก็จะไม่เกิดขึ้นเลย อย่าทำแต่สิ่งที่ถนัด แต่ต้องตั้งคำถามถึงความเป็นไปได้ และโอกาสที่เราน่าจะทำมันให้เกิดขึ้นได้ มันคือการตั้งคำถามกับมุมมองใหม่ๆ
“ดอน วาลช์ (Don Walsh) นักสมุทรศาสตร์ชาวอเมริกัน ผู้บัญชาการเรือดำน้ำที่มีระบบกลไกซับซ้อนที่สุดในยุคหนึ่งไปยังส่วนที่อยู่ลึกที่สุดของโลกเคยพูดถึงแนวคิดการบริหารจักรกลเอาไว้ว่า ‘ต่อให้บริหารเรือดำน้ำเก่ง หรือมีอุปกรณ์ดีแค่ไหน ถ้าไม่เข้าใจคนที่อยู่เบื้องหลังอุปกรณ์เหล่านั้น คุณก็จะไม่มีทางทำภารกิจใดๆ ให้สำเร็จได้เลย’
“คำสอน 4 คำง่ายๆ ของ ดอน วาลซ์ ‘Manage Machine Lead People’ จึงเป็น 4 คำที่เรียบง่ายแต่เหมาะกับการใช้ในยุคที่ AI และ Digital Disruption กำลังคืบคลานเข้ามาท้าทายเรา” รวิศกล่าวทิ้งท้าย
พิสูจน์อักษร: พรนภัส ชำนาญค้า
- Krungsri Business Forum 2019: Platform Economy The New Business Revolution คืองานสัมมนาที่จัดขึ้นเพื่อให้ผู้ประกอบการ SME เจ้าของธุรกิจ หรือองค์กรต่างๆ ได้เห็นภาพโรดแมปการพัฒนาเศรษฐกิจดิจิทัลประเทศไทย, เข้าใจความเปลี่ยนแปลงและการทรานส์ฟอร์มธุรกิจที่เกิดขึ้นจากเศรษฐกิจแพลตฟอร์ม (Platforms Economy) เพื่อต่อยอดไปสู่การสร้าง Mindset ในการทรานส์ฟอร์มธุรกิจของตัวเอง
